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Wofür stehen die Zahlen?
Wozu dient der Standardfehler?
Wann unterscheiden sich zwei Ergebnisse statistisch gesichert?
Wann genügt es nicht, nur den Standardfehler zu betrachten?
Zwei Typen von Veränderungen?
Veränderungsauswertungen: Wann sind die Ergebnisse (nicht) additiv?
Warum hat es für Standardfehler und Schätzwert manchmal einen Punkt («.»)?
Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?
Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

1. Wofür stehen die Zahlen?

In den Tabellen sind mehrheitlich Ergebnisse dargestellt, die mithilfe von statistischen Verfahren aus den Daten der Stichprobeninventur des Landesforstinventars (LFI) berechnet wurden. Solche Ergebnisse bestehen immer aus zwei Zahlen: 1) dem Schätzwert und 2) dem Stichprobenfehler, dem sogenannten Standardfehler.

Beispiel 1: Schätzwert und Standardfehler

LFI5

Totholzvolumen (Schaftholz)

Eigentum (2 Klassen)
Regionale Gliederung: Produktionsregion
Einheit: m³/ha

Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald

Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5

Zustand 2018/26
	Produktionsregion
	Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Eigentum (2 Klassen)	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
öffentlich	30	10	17	13	37	9	36	6	26	10	30	4
privat	27	17	20	12	50	10	32	8	39	13	34	5
Total	29Schätzwert	9Standardfehler	19	9	44	7	35	5	29	8	32	3

Meistens ist in den Tabellen der relative (prozentuale) Standardfehler angegeben («±%»), gelegentlich – bei geschätzten Prozenten – aber der absolute Standardfehler («±»).

2. Wozu dient der Standardfehler?

Mit dem Standardfehler können Vertrauensintervalle um den Schätzwert aufgespannt werden, die den wahren Wert der Grundgesamtheit mit einer bestimmten statistischen Sicherheit enthalten.

Die statistische Sicherheit beträgt

68%, wenn das Vertrauensintervall mit dem einfachen Standardfehler berechnet wurde
(68%-Vertrauensintervall = Schätzwert ± Standardfehler), und
95%, wenn das Vertrauensintervall mit dem doppelten Standardfehler berechnet wurde
(95%-Vertrauensintervall = Schätzwert ± 2 × Standardfehler*)

Beispiel 2: Vertrauensintervalle berechnen

LFI5
Totholzvolumen (Schaftholz)
Eigentum (2 Klassen)
Regionale Gliederung: Produktionsregion
Einheit: m³/ha
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2018/26
	Produktionsregion
	Jura
Eigentum (2 Klassen)	m³/ha	±%
öffentlich	30	10
privat	27	17
Total	29	9

Frage
Wie gross sind das 68%- und das 95%-Vertrauensintervall der oben aufgeführten Schätzwerte?

Vorgehen

Berechnen des absoluten Standardfehlers (=relativer Standardfehler × Schätzwert / 100)
Berechnen der Vertrauensintervalle
- 68%-Vertrauensintervall = Schätzwert ± absoluter Standardfehler
- 95%-Vertrauensintervall = Schätzwert ± 2 × absoluter Standardfehler

Antwort

			Schritt 1	Schritt 2

Eigentum (2 Klassen)	Totholzvolumen Jura LFI5
	Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall
		relativ	absolut	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
öffentlich	30	10	3	27-33	24-36
privat	27	17	5	22-32	17-37
Total	29	9	3	26-32mit dem einfachen Standardfehler berechnet, d.h. 29 ± 3	23-25mit dem doppelten Standardfehler berechnet, d.h. 29 ± 2 × 3

Das Totholzvolumen liegt im Jura mit einer statistischen Sicherheit von 68% zwischen 26 und 32 m³/ha und mit einer statistischen Sicherheit von 95% zwischen 23 und 35 m³/ha.

Das 95%-Vertrauensintervall ist grösser als das 68%-Vertrauensintervall. Das bewirkt die höhere statistische Sicherheit.

Beispiel 3: Visualisierung des 68%- und des 95%-Vertrauensintervalls

Daten: siehe Beispiel 2

Bei der Interpretation der Ergebnisse muss man für sich jeweils festlegen, mit welcher statistischen Sicherheit man eine Aussage treffen möchte.

Im Landesforstinventar (LFI) wird in der Regel auf das 68%-Vertrauensintervall abgestellt.

Oben

3. Wann unterscheiden sich zwei Ergebnisse statistisch gesichert?*

Das lässt sich durch Vergleich der Vertrauensintervalle von zwei Schätzwerten überprüfen:

Überschneiden sich die 68%-Vertrauensintervalle von zwei Schätzwerten nicht, darf man mit einer gewissen Sicherheit davon ausgehen, dass sich die beiden Grundgesamtheiten unterscheiden.
Überschneiden sich die 95%-Vertrauensintervalle von zwei Schätzwerten nicht, darf man mit hoher Sicherheit davon ausgehen, dass sich die beiden Grundgesamtheiten unterscheiden.

Beispiel 4: Interpretation von zwei Ergebnissen der gleichen Inventur

LFI5
Vorrat (Schaftholz)
Eigentum (2 Klassen)
Regionale Gliederung: Produktionsregion
Einheit: m³/ha
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 2018/26
	Produktionsregion
	Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Eigentum (2 Klassen)	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
öffentlich	331	3	311	3	405	4	300	3	256	5	314	2
privat	387	5	432	4	454	4	348	4	285	6	398	2
Total	345	2	363	2	431	2	314	2	262	4	343	1

	Fall 2						Fall 1

Fall 1

Frage
Ist der Vorrat pro Hektare in den Alpen höher als auf der Alpensüdseite?

Vorgehen

Berechnen der absoluten Standardfehler
Berechnen der Vertrauensintervalle je nach gewünschtem Sicherheitsniveau:
- 68%-Vertrauensintervalle (gewisse Sicherheit; einfacher absoluter Standardfehler)
- 95%-Vertrauensintervalle (hohe Sicherheit; doppelter absoluter Standardfehler)
Prüfen, ob die Vertrauensintervalle auf dem gewünschten Sicherheitsniveau nicht überlappen

Antwort

Eigentum (2 Klassen)	Vorrat LFI5
	Alpen					Alpensüdseite
	Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall		Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall
		relativ	absolut	68%	95%		relativ	absolut	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
Total	314	2	6	308-320	302-326	262	4	10	252-272	242-282

Weder die 68%-Vertrauensintervalle noch die 95%-Vertrauensintervalle überlappen (hervorgehobene Zahlenpaare).

Bei diesem Fall hat das gewählte Sicherheitsniveau keinen Einfluss auf das Resultat.

Insgesamt bedeutet dies, dass statistisch eine hohe Sicherheit besteht, dass der Vorrat pro Hektare in den Alpen höher ist als auf der Alpensüdseite.

Fall 2

Frage
Ist der Vorrat pro Hektare im Mittelland höher als im Jura?

Vorgehen

Siehe Fall 1.

Antwort

Eigentum (2 Klassen)	Vorrat LFI5
	Jura					Mittelland
	Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall		Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall
		relativ	absolut	68%	95%		relativ	absolut	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
Total	345	2	7	338-352	331-359	363	2	7	356-370	349-377

Die 68%-Vertrauensintervalle überlappen nicht (hervorgehobene Zahlenpaare).
Die 95%-Vertrauensintervalle überlappen dagegen (hervorgehobene Zahlenpaare).

In diesem Fall hat das gewählte Sicherheitsniveau einen Einfluss auf die Interpretation der Ergebnisse: Auf dem Niveau des 68%-Vertrauensintervalls kommt man zum Schluss, dass der Vorrat pro Hektare im Mittelland höher ist als im Jura. Auf dem Niveau des 95%-Vertrauensintervalls kann man hingegen diesen Schluss nicht ziehen.

Unter Betrachtung beider Sicherheitsniveaus lässt sich sagen, dass statistisch eine gewisse, aber keine hohe Sicherheit besteht, dass der Vorrat pro Hektare im Mittelland höher ist als im Jura.

Mit den Vertrauensintervallen kann auch geprüft werden, ob ein mit der Stichprobe des Landesforstinventars (LFI) geschätzter Wert von einem Sollwert (z.B. aus der Waldpolitik) abweicht oder ob eine Veränderung zwischen zwei Inventuren statistisch gesichert ist.

Beispiel 5: Interpretation von zwei Ergebnissen aus unterschiedlichen Inventuren

Eigentum (2 Klassen)	Vorrat im Mittelland*
	LFI4		LFI5
	m³/ha	±%	m³/ha	±%
öffentlich	340	3	309	3
privat	447	4	432	4
Total	386	2	363	2
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Frage
Hat im Mittelland der Vorrat pro Hektare vom LFI4 zum LFI5 abgenommen?

Vorgehen

Berechnen der absoluten Standardfehler
Berechnen der Vertrauensintervalle je nach gewünschtem Sicherheitsniveau:
- 68%-Vertrauensintervalle (gewisse Sicherheit; einfacher absoluter Standardfehler)
- 95%-Vertrauensintervalle (hohe Sicherheit; doppelter absoluter Standardfehler)
Prüfen, ob die Vertrauensintervalle auf dem gewünschten Sicherheitsniveau nicht überlappen

Antwort

Eigentum (2 Klassen)	Vorrat im Mittelland*
	LFI4					LFI5
	Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall		Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervall
		relativ	absolut	68%	95%		relativ	absolut	68%	95%
	m³/ha	±%	±	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±	m³/ha	m³/ha
öffentlich	340	3	11	329-351	318-362	309	3	11	298-320	287-331
privat	447	4	16	431-463	415-479	432	4	17	415-449	398-466
Total	386	2	8	378-394	370-402	363	2	9	354-372	345-381
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Die 68%-Vertrauensintervalle überlappen beim öffentlichen Wald nicht (hervorgehobene Zahlenpaare), beim Privatwald und beim Total aber schon (hervorgehobene Zahlenpaare). Auf dem Sicherheitsniveau der 68%-Vertrauensintervalle kommt man zum Schluss, dass der Vorrat pro Hektare im öffentlichen Wald des Mittellands abgenommen hat. Für den Privatwald wie auch für das Total ist die Abnahme statistisch nicht gesichert.

Die 95%-Vertrauensintervalle überlappen in allen der drei Kategorien. Auf dem Sicherheitsniveau der 95%-Vertrauensintervalle ist es damit auch für den öffentlichen Wald statistisch nicht gesichert, dass der Vorrat abgenommen hat.

Siehe dazu aber die Beispiele 6 und 7, bei der Veränderungen zwischen zwei Inventuren anhand der sensitiveren Bilanz interpretiert werden.

Die Prüfung, ob eine Veränderung zwischen zwei Inventuren statistisch gesichert ist, ist im LFI bei vielen Zielgrössen nicht nur durch Vergleich der Zustände in den beiden Inventuren möglich (siehe Beispiel 5), sondern auch durch die Analyse der Veränderung, also der Bilanz zwischen den beiden Inventuren.

Dazu muss man auch hier zunächst das Sicherheitsniveau definieren, das für die Aussage gelten soll:

Eine Veränderung (Bilanz) fand mit einer gewissen Sicherheit statt, wenn der einfache relative Standardfehler weniger als 100% beträgt oder wenn das Vertrauensintervall, das mit dem einfachen absoluten Standardfehler berechnet wurde (68%-Vertrauensintervall), den Wert 0 nicht einschliesst.
Eine Veränderung (Bilanz) fand mit hoher Sicherheit statt, wenn der doppelte relative Standardfehler weniger als 100% beträgt oder wenn das Vertrauensintervall, das mit dem doppelten absoluten Standardfehler berechnet wurde (95%-Vertrauensintervall), den Wert 0 nicht einschliesst.

Beispiel 6: Interpretation von Veränderungen (Bilanzen) mit dem relativen Standardfehler

Eigentum (2 Klassen)	Vorratsveränderung LFI4–LFI5 im Mittelland*
	Schätzwert	Standardfehler
	m³/ha	±%
öffentlich	-34	30
privat	-9	147
Total	-23	34
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Frage
Hat im Mittelland der Vorrat pro Hektare vom LFI4 zum LFI5 abgenommen?

Vorgehen

Festlegen des Sicherheitsniveaus (68%- oder 95%-Vertrauensintervall)
Prüfen, ob
- der einfache relative Standardfehler kleiner als 100% ist (Sicherheitsniveau des 68%-Vertrauensintervalls)
- der doppelte relative Standardfehler kleiner als 100% ist (Sicherheitsniveau des 95%-Vertrauensintervalls)

Antwort

Eigentum (2 Klassen)	Vorratsveränderung LFI4–LFI5 im Mittelland*
	Schätzwert	Standardfehler
		einfach	doppelt
	m³/ha	±%	±%
öffentlich	-34	30	60
privat	-9	147	294
Total	-23	34	68
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Der einfache relative Standardfehler ist für den öffentlichen Wald wie auch für das Total kleiner als 100% (hervorgehobene Zahlen). Für den Privatwald ist er dagegen grösser als 100% (hervorgehobene Zahlen). Auf dem Sicherheitsniveau des 68%-Vertrauensintervalls kommt man zum Schluss, dass der Vorrat im Mittelland im öffentlichen Wald wie auch insgesamt abgenommen hat. Für den Privatwald ist die Vorratsabnahme dagegen statistisch nicht gesichert.

Zum gleichen Schluss kommt man bei diesem Beispiel auch mit dem Sicherheitsniveau des 95%-Vertrauensintervalls, da auch der doppelte relative Standardfehler für den öffentlichen Wald und das Total kleiner ist als 100%.

Insgesamt bedeutet dies, dass die statistische Sicherheit hoch ist, dass im Mittelland der Vorrat pro Hektare im öffentlichen Wald wie auch insgesamt abgenommen hat. Für den Privatwald ist die Vorratsabnahme hingegen statistisch nicht gesichert (da sowohl der doppelte als auch der einfache relative Standardfehler kleiner als 100% ist).

Beispiel 7: Interpretation von Veränderungen (Bilanzen) mit dem absoluten Standardfehler

Eigentum (2 Klassen)	Vorratsveränderung LFI4–LFI5 im Mittelland*
	Schätzwert	Standardfehler
	%	±
öffentlich	-10	3
privat	-2	3
Total	-6	2
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Frage
Hat im Mittelland der Vorrat pro Hektare vom LFI4 zum LFI5 abgenommen?

Vorgehen

Festlegen des Sicherheitsniveaus (68%- oder 95%-Vertrauensintervall)
Berechnen des Vertrauensintervalls aufgrund des festgelegten Sicherheitsniveaus
- 68%-Vertrauensintervall mit dem einfachen absoluten Standardfehler
- 95%-Vertrauensintervall mit dem doppelten absoluten Standardfehler
Prüfen, ob das entsprechende Vertrauensintervall den Wert 0 nicht einschliesst

Antwort

Eigentum (2 Klassen)	Vorratsveränderung LFI4–LFI5 im Mittelland*
	Schätzwert	Standardfehler		Vertrauensintervalle
		einfach	doppelt	68%	95%
	%	±	±	%	%
öffentlich	-10	3	6	-13 bis -7	-16 bis -4
privat	-2	3	6	-5 bis +1	-8 bis +4
Total	-6	2	4	-8 bis -4	-10 bis -2
* zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5

Beim öffentlichen Wald wie auch beim Total schliessen sowohl das 68%- als auch das 95%-Vertrauensintervall den Wert 0 nicht ein. Auf beiden Sicherheitsniveaus kommt man so zum Schluss, dass der Vorrat im Mittelland im öffentlichen Wald wie auch insgesamt abgenommen hat. Für den Privatwald ist die Vorratsabnahme dagegen statistisch nicht gesichert (da die Vertrauensintervalle den Wert 0 einschliessen).

Veränderungen (Bilanzen) können anhand des absoluten oder des relativen Standardfehlers interpretiert werden (siehe die Beispiele 6 und 7). Es empfiehlt sich, den absoluten Standardfehler zu nutzen, wenn der Schätzwert in der Tabelle in Prozent (%) ausgewiesen ist (wie in Beispiel 7), und den relativen Standardfehler, wenn der Schätzwert in der Tabelle in absoluten Zahlen (m³, m³/ha, St., m²) angegeben ist (wie in Beispiel 6). So kann der Standardfehler direkt aus der Tabelle entnommen werden, muss also nicht umgerechnet werden.

Für die Prüfung, ob eine Veränderung statistisch gesichert ist, empfiehlt es sich, wo immer möglich die Veränderung (Bilanz) zwischen den beiden Inventuren zu analysieren. Bilanzen sind sensitiver als Zustandsvergleiche, womit mit ihnen Unterschiede statistisch besser entdeckt werden können (siehe die Beispiele 5 sowie 6 und 7).

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4. Wann genügt es nicht, nur den Standardfehler zu betrachten?

Beim Landesforstinventar (LFI) handelt es sich um eine stichprobenbasierte Grossrauminventur, deren Probeflächen auf einem Gitternetz mit einer Maschenweite von 1.4 km × 1.4 km angeordnet sind. Das LFI wurde so konzipiert, dass der Vorrat für die Schweiz insgesamt mit einem Standardfehler von maximal 1% vorhergesagt werden kann.

Werden Ergebnisse für einzelne Regionen oder für einzelne Klassen abgefragt, wird der Standardfehler rasch viel grösser. Dies liegt daran, dass für die abgefragte Kombination von Merkmalsausprägungen* die Anzahl untersuchter Probeflächen und Objekte (d.h. Probebäume, Jungwaldpflanzen, Totholzstücke usw.) wesentlich geringer als für das Total ist.

Beispiel 8: Standardfehler und Kombination von Merkmalsausprägungen

Region	Vorrat
	Total		Ahorn		Bergahorn		Spitzahorn
	Schätzwert	Standardfehler	Schätzwert	Standardfehler	Schätzwert	Standardfehler	Schätzwert	Standardfehler
	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
Schweiz	343	1	12	5	11	5	1	20
Produktionsregion Mittelland	363	2	15	10	14	11	0	50
Kanton Aargau	289	7	15	20	13	20	1	63

Der Standardfehler wird mit zunehmendem Detaillierungsgrad grösser.

Grosse Standardfehler sind zu erwarten, wenn

die Forstkreise als regionale Gliederung gewählt wurden oder Ergebnisse für kleine Kantone (z.B. Appenzell Innerrhoden, Nidwalden) abgefragt werden,
ein Klassifizierungsmerkmal mit vielen Klassen gewählt wurde (z.B. Baumart in 56 Klassen),
mehrere Klassifizierungsmerkmale miteinander kombiniert wurden (z.B. Hauptbaumart und Entwicklungsstufe).

Grosse Standardfehler sind ein Indiz dafür, dass eine Schätzung möglicherweise anhand einer zu geringen Anzahl Probeflächen oder Objekte erfolgte und entsprechend das Ergebnis der Schätzung nicht belastbar sein könnte.

Bei der Zielgrösse «Jungwaldstammzahl mit Verbiss» (Verbissintensität) ist die Unsicherheit der Schätzung nicht zwingend an einem hohen Standardfehler zu erkennen. Dies liegt daran, dass es sich bei dieser Zielgrösse um einen Quotientenschätzer** handelt, der wegen der Erhebungsmethode bei selteneren Baumarten (z.B. Föhre, Lärche, Arve, Eiche, Kastanie) nur auf einer kleinen Anzahl beurteilter Jungwaldpflanzen beruht. Entsprechend sollte bei der Zielgrösse «Jungwaldstammzahl mit Verbiss» immer geprüft werden, auf wie vielen beurteilten Jungwaldpflanzen die einzelnen Schätzwerte basieren. Als Faustregel gilt, dass für eine belastbare Schätzung pro Schätzwert mindestens 30 Jungwaldpflanzen auf Verbiss beurteilt worden sein sollten.

Oben

5. Zwei Typen von Veränderungen?

Im Landesforstinventar (LFI) gibt es zwei Typen von Veränderungen:

Beim ersten Typ von Veränderungen handelt es sich um spezifische Zielgrössen für Veränderungskomponenten wie Zuwachs, Nutzung oder Mortalität. Diese Zielgrössen sind jeweils nur für zwei aufeinanderfolgende Messzyklen verfügbar, z.B. LFI4–LFI5. Bei der Auswertung von Veränderungskomponenten wird in der Regel dem Klassifizierungsmerkmal des ersten Messzyklus die Ausprägung des zweiten Messzyklus zugewiesen. Diese Auswertungen berücksichtigen somit den Wechsel einer Merkmalsausprägung (z.B. von privatem zu öffentlichem Eigentum) vom früheren zum späteren Messzyklus nicht.
Beim zweiten Typ von Veränderungen wird die Differenz von Zielgrössen wie Stammzahl, Vorrat oder Waldfläche benutzt, um die Bilanz zwischen zwei Messzyklen zu ziehen. Diese Zielgrössen werden üblicherweise für die Darstellung von Zuständen, z.B. dem LFI5, verwendet, können aber die Veränderungsbilanz zwischen zwei beliebigen Messzyklen aufzeigen, z.B. dem LFI1 und dem LFI5. Bei diesen Veränderungsauswertungen wird bei einem Teil der Klassifizierungsmerkmale der Wechsel der Merkmalsausprägung berücksichtigt. Dazu zählen die Merkmale «Baumzustand» oder «Wald, Nichtwald». So kann man z.B. sehen, dass die Waldfläche zugenommen hat. Beim anderen Teil der Klassifizierungsmerkmale werden die Merkmalsausprägungen als statisch betrachtet. Das bedeutet, dass der aktuellste Stand – sei er in einem Messzyklus erhoben (z.B. Vorrangfunktion LFI5) oder einer externen Datenquelle entnommen (z.B. Schutzwald [2022]) – sämtlichen Messzyklen zugewiesen wird.

Oben

6. Veränderungsauswertungen: Wann sind die Ergebnisse (nicht) additiv?

Die Ergebnisse sind

additiv, wenn sie als gesamte Veränderung zwischen zwei Messzeitpunkten ausgewiesen werden. So können beispielsweise die für die verschiedenen Produktionsregionen in Kubikmeter (m³) ausgewiesenen Nutzungen zusammengezählt werden, um die Nutzung für die Schweiz zu erhalten.
nicht additiv, wenn sie als Veränderung pro Jahr (z.B. m³/Jahr) ausgewiesen werden. Entsprechend können beispielsweise die für die verschiedenen Produktionsregionen in Kubikmeter pro Jahr (m³/Jahr) ausgewiesenen Nutzungen nicht zusammengezählt werden, um die Nutzung für die Schweiz zu erhalten.

Beispiel 9: Additivität/Nichtadditivität von Veränderungen

	Vorrat: gesamte Veränderung zwischen LFI4 und LFI5 (in 1000 m³)*
	Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Hochlagen/Tieflagen	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
Tieflagen	-3759.0	28	-4909.1	36	-1025.2	133	-317.1	195	3464.1	31	-6546.3	42
Hochlagen	574.3	117	-328.0	62	1093.0	123	7128.4	21	666.7	93	9134.3	24
Total	-3184.7	40	-5237.1	34	67.9	2805	6811.3	23	4130.8	30	2588.1	136
	* im zugänglichen Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5
	additiv

	Vorrat: Veränderung pro Jahr zwischen LFI4 und LFI5 (in 1000 m³/Jahr)*
	Jura		Mittelland		Voralpen		Alpen		Alpensüdseite		Schweiz
Hochlagen/Tieflagen	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%	1000 m³/Jahr	±%
Tieflagen	-421.1	28	-560.6	36	-115.7	133	-35.9	195	389.5	31	-740.7	42
Hochlagen	64.7	117	-38.3	62	122.4	123	810.4	21	74.9	93	1032.7	24
Total	-357.3	40	-598.4	34	7.6	2805	773.8	23	464.4	30	292.7	136
	* im zugänglichen Wald ohne Gebüschwald LFI4/LFI5
	nicht additiv

Die Nichtadditivität der Veränderungen pro Jahr kommt dadurch zustande, dass die gesamte Veränderung durch die mittlere Anzahl Jahre geteilt wird, die im jeweils betrachteten Gebiet* zwischen den zwei Messzeitpunkten liegt und die mittlere Anzahl Jahre je nach Gebiet* leicht unterschiedlich ist.

Beispiel 10: Mittlere Anzahl Jahre pro Gebiet

Gebiet		mittlere Anzahl Jahre*
Produktionsregion	Hochlagen/Tieflagen
Mittelland	-	8.75
Mittelland	Hochlagen	8.56
Mittelland	Tieflagen	8.76
Alpensüdseite	-	8.90
Alpensüdseite	Hochlagen	8.90
Alpensüdseite	Tieflagen	8.89
* zwischen den Messungen des LFI4 und des LFI5 im zugänglichen Wald ohne Gebüschwald

Oben

7. Warum hat es für Standardfehler und Schätzwert manchmal einen Punkt («.»)?

Beim Berechnen einer Ergebnistabelle stehen nicht immer für alle Kombinationen von Merkmalsausprägungen* Daten zur Verfügung. Dies deutet in den meisten Fällen darauf hin, dass die mit der betreffenden Zielgrösse geschätzte Grösse nicht oder nur sehr selten vorkommt. Üblicherweise wird dann der Wert 0 eingesetzt. Da diesem Wert aber keine direkten Messungen zugrunde liegen, wird der zugehörige Standardfehler mit einem Punkt («.») dargestellt. Wird bei der Berechnung Bezug auf den angenommenen Wert von 0 genommen, z.B. bei Prozenten oder gewissen Veränderungsschätzungen, kann kein Wert eingesetzt werden. In diesem Fall steht beim Schätzwert und beim Standardfehler ein Punkt («.»).

Zum Beispiel hat das Landesforstinventar (LFI) im Mittelland bisher keine Arven gefunden und gemessen (Vorrat der Arven nach Produktionsregionen). Es kann also angenommen werden, dass die Werte fehlen, weil die Arve im Mittelland tatsächlich nicht vorkommt und deshalb der Vorrat dort 0 sein muss.

Oben

8. Warum wird bei manchen Tabellen kein Standardfehler ausgewiesen?

Die Daten in diesen Tabellen stammen aus einer Vollerhebung und nicht aus einer Stichprobeninventur. Entsprechend ist die Angabe eines Standardfehlers nicht nötig, da es keine stichprobenbedingte Unsicherheit gibt.

Beispielsweise ist die Erschliessungserhebung, die das Landesforstinventar (LFI) periodisch bei den lokalen Forstdiensten durchführt, eine solche Vollerhebung.

Oben

9. Negative Werte bei Vorrat, Zuwachs oder Nutzung?

Das ist möglich, wenn das Ergebnis nur anhand einiger weniger Bäume berechnet werden konnte. Die Schätzung ist damit nicht verlässlich. Dies zeigt sich auch am Standardfehler, der bei negativen Vorrats-, Zuwachs- oder Nutzungswerten in der Regel ausgesprochen hoch ist.

Die negativen Werte rühren daher, dass bei der Ermittlung des Schaftholzvolumens der Probebäume das allein anhand des Brusthöhendurchmessers (BHD) geschätzte Volumen (Tarifvolumen) mit dem anhand von BHD, Durchmesser in 7 m Höhe und Baumhöhe geschätzten Volumen der Tarifprobebäume justiert wird. Dieses Vorgehen ermöglicht eine unverzerrte (biasfreie) und genauere Berechnung des Schaftholzvolumens. Es kann aber zu negativen Werten bei allen Zielgrössen führen, die auf dem Schaftholzvolumen der Probebäume beruhen (z.B. Vorrat, Zuwachs, Nutzung), wenn die Anzahl Probebäume in einer Merkmalsausprägungskombination* gering ist.

Oben

LFI2
Gesamtstammzahl
Schädigungsgrad · Hauptbaumart
Regionale Gliederung: Kanton
Einheit: 1000 Stk.
Bezugsfläche: zugänglicher Wald ohne Gebüschwald LFI1-LFI5
Netz: 1,4-km-Netz, Unternetze 1-5
Zustand 1993/95
		Kanton
		AG		AI		AR		BE		BL/BS		FR		GE		GL		GR		JU		LU		NE		NW		OW		SG		SH		SO		SZ		TG		TI		UR		VD		VS		ZG		ZH		Schweiz
Schädigungsgrad	Hauptbaumart	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%	1000 Stk.	±%
keine Angabe	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Tanne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Föhre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Buche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Ahorn	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Esche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	übrige Laubhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
nicht geschädigt	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	4078	21	1358	32	2102	33	24881	8	887	45	8232	14	20	100	2361	33	24668	7	2981	28	8825	15	3249	19	1552	49	3839	23	6743	15	1817	30	1906	27	4047	19	4379	24	3932	15	2982	25	10922	12	11281	12	844	47	7033	15	144918	3
	Tanne	1180	28	250	42	624	34	10734	9	472	36	1819	26	0	.	109	58	777	28	2512	21	3508	16	3004	19	93	57	866	35	1664	18	118	53	1117	25	1229	26	1047	33	721	36	924	31	4782	15	800	31	393	43	1144	19	39888	4
	Föhre	463	32	0	.	0	.	1109	27	332	47	314	50	238	87	0	.	3871	19	263	43	127	74	121	71	0	.	408	95	24	76	504	50	421	40	73	74	299	34	162	63	253	62	236	41	4417	23	0	.	708	23	14342	10
	Lärche	270	39	0	.	0	.	252	42	24	77	151	62	0	.	7	100	4387	13	7	100	24	77	0	.	0	.	0	.	311	47	87	72	0	.	15	100	126	72	2831	17	7	100	236	40	5910	13	14	100	166	39	14826	7
	Arve	0	.	0	.	0	.	15	71	0	.	0	.	0	.	0	.	1782	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	770	27	0	.	0	.	2583	17
	übrige Nadelhölzer	84	66	0	.	0	.	268	40	153	100	15	100	0	.	0	.	35	100	17	100	76	78	17	100	0	.	17	100	55	100	35	100	0	.	18	100	34	100	8	100	70	78	200	41	104	85	0	.	212	74	1420	21
	Buche	4664	13	279	43	413	37	13862	9	2190	20	3516	19	0	.	724	30	1869	25	2906	19	3257	17	1817	17	741	59	1208	39	5135	17	2250	25	3415	16	1211	23	1379	19	8274	16	693	35	6244	12	1651	32	133	43	3421	15	71250	4
	Ahorn	818	22	30	100	275	54	2185	15	409	28	492	28	0	.	275	44	347	36	586	23	486	26	536	39	121	48	324	47	1550	21	86	60	703	22	438	32	450	32	355	36	243	48	1818	21	517	28	77	61	1437	23	14559	6
	Esche	676	28	0	.	302	52	1387	19	397	50	1066	29	52	100	303	66	683	56	816	31	879	42	261	54	342	55	77	64	1621	21	209	55	511	41	482	47	689	28	900	29	169	47	1803	23	532	30	90	64	1152	22	15398	7
	Eiche	446	43	0	.	0	.	608	26	280	48	207	40	1106	53	0	.	102	64	219	50	179	52	274	84	22	100	0	.	113	52	222	37	343	61	6	100	538	34	1872	28	37	70	2330	27	461	29	0	.	313	26	9677	12
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	735	70	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6340	14	0	.	17	100	112	57	0	.	0	.	7204	14
	übrige Laubhölzer	1007	24	15	100	129	64	2483	19	474	31	756	26	34	71	343	46	3849	21	783	33	385	29	430	38	89	60	160	48	1349	27	77	56	639	37	646	45	574	32	8008	13	440	47	2373	19	2251	20	67	60	887	26	28250	6
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	13685	11	1932	31	3846	26	57784	5	5618	18	16568	11	1449	48	4123	24	43104	6	11090	13	17747	11	9709	12	2960	34	6899	18	18565	11	5404	19	9056	13	8165	15	9516	15	33418	6	5817	19	30962	8	28806	8	1618	34	16473	10	364314	2
schwach geschädigt	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	234	25	152	44	175	35	3246	12	55	49	1245	21	0	.	169	42	2667	11	425	34	508	21	303	25	120	46	265	30	628	25	52	52	209	38	544	27	308	32	473	24	520	27	899	17	2461	14	17	100	643	36	16321	5
	Tanne	24	77	7	100	67	48	701	19	34	71	95	60	0	.	48	65	53	55	199	33	406	24	115	41	18	100	6	100	77	43	17	100	142	39	87	53	68	54	82	63	44	85	134	35	26	77	0	.	29	50	2482	9
	Föhre	17	100	0	.	0	.	62	54	0	.	15	71	0	.	0	.	119	43	44	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	17	72	0	.	0	.	0	.	37	71	13	100	339	36	0	.	14	71	681	22
	Lärche	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	163	26	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	0	.	0	.	0	.	0	.	86	38	0	.	14	100	555	30	0	.	7	100	866	21
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	258	30	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	109	37	0	.	0	.	367	24
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	18	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	34	100	0	.	0	.	0	.	0	.	86	82	0	.	0	.	33	71	187	46
	Buche	156	42	15	100	49	63	1079	27	66	50	267	72	0	.	101	41	167	36	237	40	264	31	49	49	0	.	170	38	289	32	73	57	246	32	45	53	40	67	475	27	167	40	320	25	127	67	25	100	186	32	4614	10
	Ahorn	35	71	6	100	18	100	94	42	36	71	74	58	0	.	68	54	75	60	0	.	113	48	37	71	0	.	19	100	51	42	0	.	38	70	17	100	23	77	0	.	34	71	142	35	31	70	0	.	41	61	951	14
	Esche	7	100	0	.	15	100	95	44	34	82	71	57	0	.	26	100	20	100	7	100	17	100	19	100	18	100	0	.	190	48	0	.	17	100	25	76	69	61	101	42	15	100	105	41	25	79	13	100	37	56	929	16
	Eiche	7	100	0	.	0	.	7	100	35	70	39	71	7	100	0	.	0	.	17	100	118	100	0	.	0	.	0	.	12	100	7	100	20	100	0	.	25	100	53	54	0	.	57	72	0	.	0	.	7	100	411	34
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	48	85	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	732	19	0	.	0	.	26	100	0	.	0	.	806	18
	übrige Laubhölzer	51	58	0	.	0	.	140	44	32	71	129	46	0	.	18	100	432	29	152	61	188	56	75	63	18	100	0	.	95	45	0	.	17	100	42	100	0	.	496	23	75	60	128	48	608	37	0	.	51	58	2747	13
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	537	19	181	39	342	26	5423	10	291	33	1936	20	7	100	429	26	4002	9	1082	22	1614	18	599	19	174	39	460	24	1394	18	157	36	741	20	761	22	533	24	2498	10	892	21	1898	12	4306	11	55	71	1049	24	31360	3
mässig geschädigt	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	125	42	172	38	256	39	2846	13	84	59	606	24	0	.	295	36	2357	13	282	32	727	20	373	39	89	47	215	34	708	34	108	56	279	33	443	32	298	32	427	39	342	35	640	20	1262	14	215	64	509	23	13657	5
	Tanne	44	60	15	100	49	62	1243	15	24	77	134	47	0	.	55	75	92	38	271	27	872	22	248	29	56	79	123	37	133	36	7	100	92	36	71	41	17	100	53	54	181	39	280	28	158	39	40	61	124	32	4381	8
	Föhre	0	.	0	.	8	100	25	76	38	55	17	100	0	.	0	.	307	32	20	74	27	80	17	100	0	.	0	.	0	.	14	71	54	60	35	100	28	78	38	61	37	71	0	.	263	26	0	.	29	63	957	15
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	419	24	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	24	79	0	.	0	.	0	.	0	.	279	35	0	.	0	.	352	22	0	.	0	.	1075	15
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	106	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	162	39	0	.	0	.	268	27
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	0	.	17	100	127	41
	Buche	174	32	39	69	25	77	2073	13	507	34	314	32	0	.	197	41	277	29	369	32	297	35	229	35	79	63	280	40	739	29	219	39	937	22	163	39	102	39	627	21	169	41	715	19	160	46	43	85	465	26	9195	6
	Ahorn	76	46	0	.	18	100	398	28	17	100	112	46	0	.	136	37	63	53	17	100	35	71	19	100	63	65	28	75	299	35	70	100	168	35	84	44	50	58	35	71	31	70	122	37	177	52	21	100	74	46	2116	11
	Esche	7	100	0	.	36	100	164	33	35	100	32	71	0	.	127	77	87	52	126	56	0	.	17	100	92	61	0	.	95	45	17	100	17	100	18	100	77	56	74	62	31	70	35	71	52	58	7	100	53	66	1198	16
	Eiche	8	100	0	.	0	.	47	75	24	77	7	100	24	76	0	.	0	.	17	100	27	72	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	36	71	0	.	23	77	55	58	7	100	25	76	17	100	0	.	7	100	343	22
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	692	22	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	750	21
	übrige Laubhölzer	92	49	0	.	0	.	306	32	120	42	71	51	0	.	97	80	547	23	86	60	61	58	73	50	18	100	0	.	167	47	0	.	116	53	48	88	104	52	820	17	92	72	64	47	453	27	17	100	61	45	3413	9
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	525	20	226	37	392	33	7120	8	851	26	1292	16	24	76	906	23	4310	9	1187	17	2053	14	977	21	397	38	646	25	2183	20	434	32	1734	19	861	21	700	20	3100	10	890	24	1882	12	3110	10	342	49	1338	15	37479	3
stark geschädigt	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	171	29	67	47	135	35	2155	11	46	60	879	17	0	.	440	31	2143	11	118	34	579	23	428	29	80	64	164	35	593	28	35	53	136	45	614	47	168	33	256	31	270	29	613	18	1223	14	56	58	263	23	11634	5
	Tanne	65	43	40	73	30	50	830	14	7	100	180	45	0	.	12	70	171	33	267	26	550	20	228	32	43	71	44	54	72	35	0	.	87	40	59	47	35	71	30	60	124	48	253	26	191	34	0	.	97	38	3416	7
	Föhre	7	100	0	.	0	.	79	43	14	71	7	100	0	.	0	.	290	35	14	71	9	100	82	65	0	.	17	100	0	.	7	100	7	100	0	.	7	100	30	63	18	100	0	.	466	26	0	.	100	47	1154	16
	Lärche	0	.	0	.	0	.	16	71	0	.	0	.	0	.	0	.	357	25	0	.	7	100	7	100	0	.	0	.	18	100	17	100	0	.	0	.	0	.	198	31	0	.	17	100	671	20	0	.	0	.	1308	13
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	150	31	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	240	35	0	.	0	.	390	25
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	0	.	0	.	36	71	0	.	34	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	100	0	.	0	.	126	43
	Buche	321	25	14	100	44	60	1114	18	260	30	129	37	0	.	194	52	324	28	250	30	346	37	104	38	25	100	165	52	282	29	42	61	456	25	118	39	111	38	351	26	78	51	506	23	69	70	35	71	173	29	5513	7
	Ahorn	67	48	7	100	0	.	295	29	0	.	27	74	0	.	104	58	69	50	42	61	0	.	17	100	51	58	91	85	173	40	0	.	67	48	24	71	0	.	0	.	0	.	85	45	55	58	0	.	127	41	1300	14
	Esche	94	48	0	.	18	100	62	52	17	100	67	64	0	.	120	50	20	100	72	51	78	62	39	71	7	100	0	.	43	62	0	.	34	71	80	56	34	65	18	72	15	100	140	52	85	54	13	100	93	46	1150	14
	Eiche	17	100	0	.	0	.	55	57	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	21	57	7	100	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	10	100	0	.	47	74	38	71	8	100	62	52	124	65	0	.	7	100	411	26
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	107	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2049	18	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	2175	17
	übrige Laubhölzer	37	69	15	100	0	.	224	31	19	100	82	54	0	.	47	75	469	29	83	43	32	71	75	63	0	.	93	83	82	52	0	.	129	36	105	41	23	76	851	22	74	71	155	50	282	31	0	.	92	50	2968	10
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	779	19	144	37	228	28	4830	8	363	24	1372	15	0	.	918	23	4100	9	866	17	1628	15	980	18	206	45	574	29	1314	17	101	45	961	18	999	30	425	27	3822	11	587	22	1832	13	3459	10	105	41	952	16	31544	3
sehr stark geschädigt	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	28	50	22	75	9	100	444	23	0	.	260	38	0	.	124	38	568	18	74	44	84	43	53	55	15	100	37	57	99	46	31	64	31	64	83	43	20	74	87	47	85	46	167	30	529	20	40	61	44	62	2935	8
	Tanne	20	58	18	100	7	100	189	33	0	.	33	75	0	.	28	100	28	79	21	57	122	35	51	55	14	100	0	.	67	48	0	.	31	64	86	68	50	58	18	71	27	100	70	45	48	54	0	.	7	100	933	14
	Föhre	0	.	0	.	0	.	35	71	0	.	0	.	0	.	0	.	121	51	24	77	41	100	17	100	0	.	23	100	0	.	0	.	14	71	0	.	0	.	32	100	0	.	0	.	134	41	0	.	16	71	456	24
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	134	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	74	68	0	.	0	.	108	38	0	.	0	.	316	25
	Arve	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	39	68	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	109	50	0	.	0	.	148	41
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	143	59	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	33	71	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	104	71	0	.	0	.	322	36
	Buche	58	52	0	.	9	100	269	29	21	58	78	51	0	.	176	42	90	50	125	49	106	49	35	71	36	71	78	47	154	39	24	77	118	45	83	47	107	68	152	34	0	.	199	35	18	100	18	100	38	61	1991	11
	Ahorn	19	100	0	.	18	100	103	51	0	.	28	81	0	.	26	50	42	62	35	70	18	100	0	.	18	100	0	.	60	52	0	.	35	70	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	18	100	0	.	17	100	455	20
	Esche	17	100	0	.	0	.	25	75	0	.	0	.	0	.	71	54	49	56	8	100	32	71	0	.	24	77	0	.	30	81	0	.	7	100	7	100	26	79	0	.	0	.	67	51	18	100	0	.	17	100	398	20
	Eiche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	17	100	0	.	56	76	111	72	0	.	0	.	17	100	0	.	14	71	228	42
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1027	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1034	22
	übrige Laubhölzer	0	.	0	.	0	.	37	71	7	100	50	58	0	.	57	53	349	36	42	61	41	82	19	100	0	.	48	73	50	62	17	100	12	100	7	100	73	80	407	38	34	71	17	100	183	44	0	.	0	.	1451	16
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	142	35	40	61	43	61	1101	14	28	50	448	26	0	.	499	27	1567	14	328	25	450	23	175	34	107	39	186	36	493	23	87	40	282	28	267	31	333	44	1909	16	145	39	538	19	1288	15	58	59	152	32	10668	5
tot	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	159	42	77	64	159	40	1917	18	17	100	427	45	0	.	441	40	2753	15	91	45	455	32	79	46	159	51	324	36	905	24	35	70	58	60	599	41	53	58	294	30	418	30	966	23	2193	17	36	100	195	32	12811	7
	Tanne	132	39	30	100	44	61	543	21	110	44	69	62	0	.	80	93	206	41	498	39	121	45	52	75	61	72	108	51	212	34	0	.	371	38	120	43	0	.	130	44	113	50	415	30	134	51	0	.	0	.	3548	10
	Föhre	70	79	0	.	0	.	157	75	15	100	17	100	0	.	0	.	427	32	52	74	0	.	0	.	0	.	45	100	0	.	0	.	59	76	24	100	0	.	7	100	18	100	35	71	1021	26	0	.	48	54	1997	17
	Lärche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	562	27	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	72	79	0	.	0	.	0	.	0	.	170	38	0	.	39	100	1019	26	0	.	0	.	1862	17
	Arve	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	149	49	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	43	61	0	.	0	.	199	39
	übrige Nadelhölzer	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	69	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	19	100	0	.	0	.	0	.	106	57
	Buche	108	47	48	58	0	.	345	30	94	45	156	53	0	.	116	42	48	73	163	44	68	61	0	.	0	.	32	64	189	42	35	70	188	39	43	71	17	100	252	44	15	100	108	41	0	.	0	.	107	54	2134	12
	Ahorn	24	76	0	.	0	.	79	65	0	.	0	.	0	.	72	80	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	55	59	0	.	25	76	24	100	17	100	0	.	0	.	71	50	37	71	0	.	17	100	434	24
	Esche	17	100	0	.	71	61	35	71	0	.	17	100	0	.	79	83	18	100	52	57	46	73	0	.	0	.	0	.	36	71	0	.	17	100	0	.	0	.	18	100	0	.	103	58	0	.	0	.	68	71	576	22
	Eiche	17	100	0	.	0	.	55	58	19	100	22	100	54	73	0	.	0	.	34	100	0	.	19	100	0	.	0	.	0	.	35	71	105	83	0	.	17	100	116	47	0	.	127	59	35	71	0	.	34	71	689	22
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	139	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1874	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2013	19
	übrige Laubhölzer	70	61	0	.	0	.	341	37	35	71	206	39	0	.	32	100	772	27	157	47	234	41	46	100	0	.	81	71	150	44	0	.	52	58	129	75	131	79	1102	17	54	58	570	34	296	30	0	.	192	39	4650	10
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	597	24	156	52	274	33	3478	13	290	29	912	26	54	73	819	29	5144	11	1047	24	925	22	197	37	235	42	590	28	1619	17	104	40	893	24	938	36	235	47	3963	12	619	24	2454	16	4777	13	36	100	661	23	31018	4
Total	keine Angabe	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Fichte	4796	19	1848	31	2836	29	35489	7	1090	41	11649	14	20	100	3830	30	35155	7	3971	25	11179	14	4486	18	2016	45	4844	22	9675	15	2078	29	2621	25	6330	20	5226	23	5469	15	4617	23	14208	11	18949	10	1207	45	8688	15	202275	3
	Tanne	1465	26	361	44	822	34	14240	9	647	33	2329	25	0	.	333	49	1327	24	3767	20	5578	14	3698	19	284	46	1147	31	2225	17	143	51	1839	22	1652	23	1217	31	1033	31	1413	30	5935	13	1358	27	432	41	1401	19	54648	4
	Föhre	557	29	0	.	8	100	1466	25	399	42	368	48	238	87	0	.	5134	18	417	42	205	66	238	59	0	.	493	83	24	76	531	48	571	33	132	85	335	34	269	61	363	61	285	39	6639	19	0	.	914	21	19587	9
	Lärche	276	39	0	.	0	.	267	40	24	77	151	62	0	.	7	100	6021	12	7	100	31	71	7	100	0	.	0	.	460	49	104	62	0	.	15	100	126	72	3639	16	7	100	306	39	8615	13	14	100	173	39	20253	7
	Arve	0	.	0	.	0	.	22	58	0	.	0	.	0	.	0	.	2483	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	16	100	0	.	0	.	1432	25	0	.	0	.	3954	15
	übrige Nadelhölzer	84	66	0	.	18	100	285	39	153	100	15	100	0	.	18	100	264	51	17	100	110	65	17	100	0	.	17	100	140	55	35	100	138	46	18	100	34	100	8	100	70	78	306	48	277	82	0	.	262	63	2288	18
	Buche	5480	13	395	44	541	34	18742	8	3138	21	4460	20	0	.	1507	28	2775	22	4050	18	4338	16	2234	17	880	52	1932	34	6788	16	2643	24	5360	15	1662	21	1756	18	10131	15	1121	33	8092	11	2026	30	254	48	4390	14	94696	3
	Ahorn	1038	21	43	73	329	49	3154	14	462	27	734	26	0	.	680	34	597	30	679	22	652	24	610	36	269	33	461	54	2188	20	156	71	1036	19	587	28	541	32	390	34	307	45	2254	19	835	31	98	67	1713	22	19814	5
	Esche	818	26	0	.	442	52	1767	18	482	48	1253	27	52	100	726	56	877	47	1080	31	1052	38	336	54	484	53	77	64	2015	21	226	57	605	37	612	45	895	25	1111	28	231	53	2253	23	711	30	124	62	1420	21	19649	7
	Eiche	494	39	0	.	0	.	773	26	358	48	274	43	1191	52	0	.	102	64	308	43	331	48	293	85	22	100	0	.	160	48	278	38	531	54	6	100	706	29	2245	26	52	62	2602	26	655	34	0	.	380	26	11760	11
	Kastanie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1076	64	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	12713	13	0	.	17	100	176	61	0	.	0	.	13982	12
	übrige Laubhölzer	1256	23	30	71	129	64	3531	17	688	30	1295	24	34	71	593	42	6416	18	1303	29	941	24	719	33	125	65	383	56	1893	23	94	56	965	31	977	46	906	34	11684	11	768	43	3307	18	4074	17	84	66	1283	22	43479	5
	nicht bestimmbar	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	Total	16265	11	2678	30	5125	24	79737	5	7441	17	22528	11	1535	48	7695	21	62227	6	15600	12	24417	10	12637	12	4079	30	9355	17	25568	10	6287	19	13666	12	11991	15	11742	14	48709	6	8950	17	39565	8	45746	7	2213	33	20625	10	506383	1

Table citation

Abegg, M.; Ahles, P.; Allgaier Leuch, B.; Cioldi, F.; Didion, M.; Düggelin, C.; Fischer, C.; Herold, A.; Meile, R.; Rohner, B.; Rösler, E.; Speich, S.; Temperli, C.; Traub, B.,
2023: Swiss national forest inventory - Result table No. 1258983. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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